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Oct 20, 2023

Nouvelle méthode d'impression 3D pour la découverte et la fabrication de nouveaux matériaux

Le processus de découverte par essais et erreurs séculaire d'Edisonian est lent et

Le processus de découverte par essais et erreurs séculaire d'Edisonian est lent et laborieux. Cela entrave le développement de nouvelles technologies nécessaires de toute urgence pour l'énergie propre et la durabilité environnementale, ainsi que pour les appareils électroniques et biomédicaux.

"Il faut généralement 10 à 20 ans pour découvrir un nouveau matériau", a déclaré Yanliang Zhang, professeur agrégé d'ingénierie aérospatiale et mécanique à l'Université de Notre Dame.

"Je pensais que si nous pouvions réduire ce délai à moins d'un an, voire à quelques mois, cela changerait la donne pour la découverte et la fabrication de nouveaux matériaux."

Maintenant, Zhang a fait exactement cela,créer une nouvelle méthode d'impression 3D qui produit des matériaux d'une manière que la fabrication conventionnelle ne peut égaler. Le nouveau processus mélange plusieurs encres de nanomatériaux en aérosol dans une seule buse d'impression, faisant varier le rapport de mélange d'encre à la volée pendant le processus d'impression. Cette méthode, appelée impression combinatoire à haut débit (HTCP), contrôle à la fois les architectures 3D et les compositions locales des matériaux imprimés et produit des matériaux avec des compositions et des propriétés de gradient à une résolution spatiale à l'échelle microscopique.

Ses recherches viennent d'être publiées dans Nature.

Le HTCP en aérosol est extrêmement polyvalent et applicable à une large gamme de métaux, de semi-conducteurs et de diélectriques, ainsi qu'à des polymères et des biomatériaux. Il génère des matériaux combinatoires qui fonctionnent comme des "bibliothèques", chacune contenant des milliers de compositions uniques.

La combinaison de l'impression combinée de matériaux et de la caractérisation à haut débit peut considérablement accélérer la découverte de matériaux, a déclaré Zhang. Son équipe a déjà utilisé cette approche pour identifier un matériau semi-conducteur aux propriétés thermoélectriques supérieures, une découverte prometteuse pour les applications de récupération d'énergie et de refroidissement.

En plus d'accélérer la découverte, HTCP produit des matériaux fonctionnellement gradués qui passent progressivement de rigides à souples. Cela les rend particulièrement utiles dans les applications biomédicales qui doivent faire le pont entre les tissus corporels mous et les dispositifs portables et implantables rigides.

Dans la prochaine phase de recherche, Zhang et les étudiants de son Advanced Manufacturing and Energy Lab prévoient d'appliquer l'apprentissage automatique et des stratégies guidées par l'intelligence artificielle à la nature riche en données de HTCP afin d'accélérer la découverte et le développement d'un large éventail de matériaux.

"À l'avenir, j'espère développer un processus autonome et autonome pour la découverte de matériaux et la fabrication d'appareils, afin que les étudiants du laboratoire puissent être libres de se concentrer sur une réflexion de haut niveau", a déclaré Zhang.

- Ce communiqué de presse a été initialement publié sur le site Web de l'Université de Notre Dame